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J-GLOBAL ID：201802285182561851   整理番号：18A0151476

Gauss過程エミュレータを用いた1次元血管モデルのBayes感度解析【Powered by NICT】

Bayesian sensitivity analysis of a 1D vascular model with Gaussian process emulators

著者 (6件)： Melis Alessandro (INSIGNEO Institute for in Silico Medicine, The University of Sheffield, Sheffield, U.K.) ,  Melis Alessandro (Department of Mechanical Engineering, The University of Sheffield, Sheffield, U.K.) ,  Clayton Richard H. (INSIGNEO Institute for in Silico Medicine, The University of Sheffield, Sheffield, U.K.) ,  Clayton Richard H. (Department of Computer Science, The University of Sheffield, Sheffield, U.K.) ,  Marzo Alberto (INSIGNEO Institute for in Silico Medicine, The University of Sheffield, Sheffield, U.K.) ,  Marzo Alberto (Department of Mechanical Engineering, The University of Sheffield, Sheffield, U.K.)
資料名： International Journal for Numerical Methods in Biomedical Engineering  (International Journal for Numerical Methods in Biomedical Engineering)
巻： 33  号： 12  ページ： ROMBUNNO.2882  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0120C  ISSN： 2040-7939  CODEN： CANMER  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 心血管系の一次元モデルは,パルス波の物理学を捉えることができるが,多くのパラメータを含んでいる。これらは個人間で変化する可能性があるので,患者特異的モデルを構築することは困難である。感度解析は,出力に及ぼすそれらの影響によってモデルパラメータをランク付けし,パラメータの不確実性は,出力不確実性にどのように影響するか定量するために使用できる。この種の解析はモンテカルロ法で行われることが多く,多数のモデル計算を行い,入出力関係を評価するために使用されている。本研究の目的は,Gauss過程エミュレータを用いた1D血管モデルの分散ベース感度解析の計算効率,標準モンテカルロ法と比較して実証することであった。方法論は,そのスケーラビリティを解析するための複雑度を増す四つの血管ネットワークで試験した。エミュレータを使った感度解析を行うのに必要な計算時間はモンテカルロ法と比較して99.96%減少した。低減された計算時間にもかかわらず,二手法を用いて得られた感度指標は同等であった。スケーラビリティ研究は,感度解析のためのGauss過程を訓練するのに必要な機構シミュレーションの数はモンテカルロ解析(dはモデルのパラメータの数)に必要なO(d)ではなく,O(d×103)であることを示した。モデル出力に及ぼす不確実性パラメータの影響を推定する能力と組み合わせて,この方法の効率は,血管系の患者特異的モデルの開発を可能にするであろうと,臨床的関連性を持たない結果を生じる可能性がある。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *エミュレータ ,  等級づけ ,  *感度解析 ,  モンテカルロ法 ,  *モデル ,  不確実性 ,  パルス波 ,  シミュレーション ,  ネットワーク ,  *血管 ,  CPU時間 ,  *Gauss過程
準シソーラス用語： 計算効率 ,  モデルパラメータ ,  *血管モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 1次元血管モデル ,  エミュレータ ,  Gauss過程 ,  感度解析 ,  Sobol

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  信頼性  (KB04040H)

タイトルに関連する用語 (5件)： Gauss過程 ,  エミュレータ ,  1次元 ,  血管モデル ,  感度解析